外商直接投资与中国雾霾污染

本文利用1998—2012年中国30个省份的空间面板数据,采用Moran‘s I和Geary’s C指数对FDI与雾霾(PM_(2.5))污染进行了探索性空间数据分析,并基于EKC假说构建了空间面板数据模型,将经济地理嵌套权重矩阵、经济地理权重矩阵纳入静态和动态空间面板模型进行分析。实证结果发现:(1)相对于静态空间面板模型,动态空间计量模型能更为准确地拟合FDI对我国雾霾(PM_(2.5))浓度的影响过程,雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应"。(2)在经济地理嵌套权重矩阵和经济地理权重矩阵下,FDI流量每升高1%,PM_(2.5)浓度分别升高0.0174%和0.0161%。FDI存量每升高1%,PM_(2.5)浓度分别升高0.0177%和0.0163%,表明FDI是导致雾霾(PM_(2.5))浓度升高的影响因素之一,说明了我国目前吸引和利用FDI离环保目标的最优水平还有一定距离。

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。

基于面板门槛模型的中国雾霾(PM_(2.5))库兹涅茨曲线研究

将人均GDP和第二产业增加值占比作为门槛变量,利用门槛模型对我国232个城市分为四组进行研究,在构建的雾霾(PM_(2.5))污染EKC模型中加入产业结构、政府投入、技术投入、环境规制和绿地面积对我国雾霾(PM_(2.5))EKC本土化特征进行实证研究,发现不同的城市组别具有不同的EKC特征,研究结论如下:有12个城市的雾霾环境库兹涅茨曲线呈现倒U型,有38个城市呈现微弱正U型曲线,有36个城市呈现单调递增线性关系,有164个城市出现正U型曲线。还发现在研究样本的232个城市中,大部分城市的雾霾浓度随着经济增长而增长。其他影响因素中,环境规制和政府财政投入会降低雾霾浓度,而第二产业比例则显著影响着雾霾浓度的升高。

中国城市雾霾库兹涅茨曲线的区域异质性研究

文章基于1998—2016年中国272个城市雾霾(PM2.5)污染的空间面板数据对雾霾(PM2.5)污染库兹涅茨曲线进行了区域间的独立检验。发现随着时间推移,"高-高集聚"的城市在逐渐减少,"低-低集聚"的城市在稳定增加。东部城市的雾霾(PM2.5)与经济增长水平呈现脱钩状态;中部地区在地理经济嵌套权重矩阵下呈现显著的"U"型特征,拐点为人均GDP10841.4元/人;西部地区呈现"N"型特征,拐点分别为人均GDP229.89元/人和8624.86元/人。该结果验证了雾霾污染不仅具有空间相关性,还存在明显的区域异质性。

中国城市化对PM_(2.5)浓度影响的门槛效应研究

本文运用面板门槛效应模型,采用近十年PM_(2.5)浓度省际面板数据,将经济增长、能源结构和产业结构作为门槛变量,实证检验了城市化对PM_(2.5)浓度的影响。研究表明,城市化对PM_(2.5)浓度存在正向非线性的影响,并具有显著的门槛特征:当以人均实际GDP为门槛变量时,在越过门槛值之前,经济增长对城市化和PM_(2.5)浓度的关系产生正向影响,但越过门槛值之后,经济增长对二者关系的正向影响减弱;以煤炭消费占比为门槛变量时,煤炭消费占比对城市化水平和PM_(2.5)浓度为正向影响,但是越过门槛值之后正向影响增大,呈现"阶梯式增长"特征;以第二产业占比为门槛变量时,第二产业占比对城市化水平与PM_(2.5)浓度关系产生正向影响,但是越过门槛值之后正向影响减小,呈现下降的趋势。同时,本文的研究也表明,在东、中、西部不同的省份之间还存在着显著的空间差异,说明城市化在不同的地区和不同发展阶段,对PM_(2.5)浓度的影响存在时空上的异质性。

碳排放与雾霾污染的协同关系分析

随着中国碳排放与雾霾污染的减排形势日益严峻,协同减排已逐渐成为一种趋势。根据"环境库兹涅茨假说",伴随着经济增长,环境质量总体上会出现先恶化后好转的变化过程,在该过程中会出现所谓的"门槛效应"。本文将碳排放和雾霾污染的协同效应结果看成一个有机整体,将城市化水平纳入碳排放和雾霾污染的协同关系的分析框架,并运用门槛回归模型进行面板数据分析。结果表明:城市化水平对碳排放与雾霾污染的协同关系的影响存在门槛效应。总体上说,城市化进程会抑制协同效应,当城市化水平未越过第一道门槛时,城市化水平对碳排放量与雾霾污染的协同关系呈现弱促进影响;当城市化水平越过第一道门槛时,城市化水平对碳排放量与雾霾污染的协同效应呈现弱抑制影响;当城市化水平越过第二道门槛时,城市化水平对碳排放量与雾霾污染的协同效应呈现强抑制性影响。同时,本文还针对不同地区进行了分组门槛回归分析,结果发现,对于不同类型的地区,城市化水平对于碳排放和雾霾污染的协同效应影响存在一定差异。我们认为,碳排放和雾霾污染的协同效应较为显著,不应被忽视,可作为中国城市化进程中政策制定的参考依据。